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感情分析に関するdelegateのブックマーク (2)

私の文章が「暗い」かどうかはAmazon Comprehendにハッキリしてもらう ~Analysis jobsで20000字を感情分析してみた~ | DevelopersIO
私の文章が「暗い」かどうかはAmazon Comprehendにハッキリしてもらう ~Analysis jobsで20000字を感情分析してみた~ 皆さん、元気いっぱいな文章を書いていますか？ ▲ 私は最近書けていません！折角の芸術の秋(まだ秋ですか？)ですし、時には己のリビドーを大爆発させて思いのままに文章を綴るのも良いのではないでしょうか。1年後くらいに恥ずかしくて床を転がるくらいのものがベターです。何を言っているか分からないと思った皆さんこんにちは。何を言っているのかが分かってしまった皆さんもこんにちは。AWS事業本部のShirotaです。自分が元気いっぱいな文章を書けているか気になったらこのまま続けてお読み下さい。そうでない場合も読んで頂ければ幸いです。元気に参りましょう！ Amazon Comprehendが日本語対応しましたね 2019年11月6日、Amazon C
delegate 2019/11/13
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【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
負のオーラを自動検出したい前回のエントリで、著作権侵害にあたる違法アップロード動画を自分のTwitterで拡散してしまっている懸念を考えて、YouTube動画のリンクが貼ってあるツイートをまとめて削除しました。前回のエントリでも言いましたが、著作権侵害モノ以外にも、「残しておくとまずいツイート」は色々ある可能性があり、たとえば誹謗中傷の類いがあるかと思います。誹謗中傷ツイートを自動抽出する方法はにわかには思いつきませんが、たぶん「クソ」とか「死ね」とか「バカ」とかそういう悪口の辞書が必要になりそうです。ところで、言語データの分析手法として、単語ごとに感情特性を評価した辞書というものがあちこちで作られていまして、これを使ってツイートがどのような感情を帯びているか分析するということが、よくやられています。Yahoo!がそういうツールを提供してたりもします（参考リンク）。 Yahoo!のリ
delegate 2017/05/08
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自然言語処理

Mecab

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